// 动态规划 - 核心 5 步：
// 1. 确定状态表示 - 根据 题目要求，经验(以 i,j 位置为结尾/开始......)，发现重复子问题 确定状态表示
// 2. 推导状态转移方程: dp[i] = ?
//    用 之前的状态 或者 之后的状态 推导当前的状态（根据最近一步划分问题）
// 3. 初始化：保证填表时不越界，结合多开数组的技巧
// 4. 确定填表顺序：填写当前状态值的时候，所需状态的值已经计算过了
// 5. 返回值：结合题目要求 + 状态表示

// 经典题目：斐波那契数列模型，路径问题，简单多状态，子数组

// 技巧：
// dp[] 表多开一个长度，处理数组越界及初始化复杂的问题
// dp[][] 表多开一行，多开一列
// 结合滚动数组优化 - 注意赋值顺序

// 总结经验:
// 动态规划题目如果定义完 dp[] 数组，发现 dp[i] 依赖前面的状态，也依赖后面的状态，那么想一想打家劫舍模型
// 如果觉得不像打家劫舍模型，那么搞一个数组预处理一下，搞成连续的数组，往打家劫舍模型上靠
// 如果题目的状态表示存在多个状态，比如给房子涂颜色（红蓝绿），某个位置元素（选或不选），
// 可以根据经验(以某个位置为结尾/开头)以及状态（定义多个状态: f[i], g[i]）定义状态表示
// 如果动态规划过程中涉及到状态转换，需要画状态机图进行分析
// 如果是环形数组，或者使用分类讨论的方法，或者用“正难则反”的思路，转换为普通数组问题

// 例题 6:
// 给定一个整数数组 arr ，返回 arr 的 最大湍流子数组的长度 。
//
//        如果比较符号在子数组中的每个相邻元素对之间翻转，则该子数组是 湍流子数组 。
//
//        更正式地来说，当 arr 的子数组 A[i], A[i+1], ..., A[j] 满足仅满足下列条件时，我们称其为湍流子数组：
//
//        若 i <= k < j ：
//        当 k 为奇数时， A[k] > A[k+1]，且
//        当 k 为偶数时，A[k] < A[k+1]；
//        或 若 i <= k < j ：
//        当 k 为偶数时，A[k] > A[k+1] ，且
//        当 k 为奇数时， A[k] < A[k+1]。
//
//
//        示例 1：
//
//        输入：arr = [9,4,2,10,7,8,8,1,9]
//        输出：5
//        解释：arr[1] > arr[2] < arr[3] > arr[4] < arr[5]
//        示例 2：
//
//        输入：arr = [4,8,12,16]
//        输出：2
//        示例 3：
//
//        输入：arr = [100]
//        输出：1
//
//
//        提示：
//
//        1 <= arr.length <= 4 * 104
//        0 <= arr[i] <= 109

// 解题思路:
// f[i] 以 i 位置为结尾最后呈上升趋势的最长湍流子数组的长度
// g[i] 以 i 位置为结尾最后呈下降趋势的最长湍流子数组的长度
// if(arr[i] > arr[i - 1]):
// f[i] = g[i - 1] + 1, g[i] = 1;
// if(arr[i] < arr[i - 1]):
// f[i] = 1, g[i] = f[i - 1] + 1
// if(arr[i] == arr[i - 1]):
// f[i] = g[i] = 1

import java.util.Arrays;

public class MaxTurbulenceSize {
    public int maxTurbulenceSize(int[] arr) {
        int n = arr.length;
        int[] f = new int[n];
        int[] g = new int[n];

        Arrays.fill(f, 1);
        Arrays.fill(g, 1);

        int ret = 1;
        for(int i = 1; i < n; i++){
            if(arr[i] > arr[i - 1]){
                f[i] = g[i - 1] + 1;
            }else if(arr[i] < arr[i - 1]){
                g[i] = f[i - 1] + 1;
            }
            ret = Math.max(ret, Math.max(f[i], g[i]));
        }
        return ret;
    }
}
